클러스터 워크로드 분석 차트 보기 - Amazon Redshift

Amazon Redshift는 2025년 11월 1일부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. Python UDF를 사용하려면 이 날짜 이전에 UDF를 생성하세요. 기존 Python UDF는 정상적으로 계속 작동합니다. 자세한 내용은 블로그 게시물을 참조하세요.

클러스터 워크로드 분석 차트 보기

콘솔에서 워크로드 실행 분석 차트를 확인하면 워크로드의 성능을 자세히 파악할 수 있습니다. 이 차트는 QueryRuntimeBreakdown 지표에서 제공한 데이터를 사용하여 작성됩니다. 이 차트를 사용하여 다양한 처리 단계(대기 및 계획 등)에서 쿼리에 소요된 시간을 알 수 있습니다.

참고

단일 노드 클러스터에 대한 워크로드 실행 분석 차트는 표시되지 않습니다.

다음 측정치 목록에는 다양한 처리 단계에 대한 설명이 나와 있습니다.

  • QueryPlanning: SQL 문을 구문 분석하고 최적화하는 데 소요된 시간.

  • QueryWaiting: 워크로드 관리(WLM) 대기열에서 대기하는 데 소요된 시간.

  • QueryExecutingRead: 읽기 쿼리를 실행하는 데 소요된 시간.

  • QueryExecutingInsert: 삽입 쿼리를 실행하는 데 소요된 시간.

  • QueryExecutingDelete: 삭제 쿼리를 실행하는 데 소요된 시간.

  • QueryExecutingUpdate: 업데이트 쿼리를 실행하는 데 소요된 시간.

  • QueryExecutingCtas: CREATE TABLE AS 쿼리를 실행하는 데 소요된 시간.

  • QueryExecutingUnload: 언로드 쿼리를 실행하는 데 소요된 시간.

  • QueryExecutingCopy: 복사 쿼리를 실행하는 데 소요된 시간.

예를 들어, Amazon Redshift 콘솔의 다음 그래프는 쿼리가 전송된 시간을 계획, 대기, 읽기 및 쓰기 단계로 표시합니다. 이 그래프의 결과를 다른 측정치와 결합하여 이후 분석에 사용할 수 있습니다. 경우에 따라 그래프에 단기간의 쿼리(QueryDuration 측정치로 측정됨)가 오랫동안 대기 상태로 지속되는 것으로 표시될 수 있습니다. 이 경우 특정 대기열의 WLM 동시성 속도를 높여서 처리량을 늘릴 수 있습니다.

다음은 워크로드 실행 분석 차트의 예입니다. 차트에서 y축 값은 누적 막대 그래프로 표시된 지정된 시간에 각 단계의 평균 지속 시간입니다.

쿼리 처리 단계의 기간을 일 단위로 표시하는 세로 막대 그래프입니다.

다음 다이어그램은 Amazon Redshift가 동시 세션에 대한 쿼리 처리를 어떻게 집계하는지를 보여 줍니다.

가로 막대 그래프는 세션 번호를 X축에, 시간을 Y축에 표시합니다. 각 세션은 서로 다른 쿼리 상태로 구분되는 가로 막대입니다.
클러스터 워크로드 분석 차트를 보려면

  1. AWS Management Console에 로그인한 후 https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/에서 Amazon Redshift 콘솔을 엽니다.

  2. 탐색 메뉴에서 클러스터(Clusters)를 선택한 후 목록에서 클러스터 이름을 선택하여 세부 정보를 엽니다. 클러스터의 세부 정보가 표시됩니다. 여기에는 클러스터 성능, 쿼리 모니터링, 데이터베이스, 데이터 공유, 일정, 유지 관리 및 속성 탭이 포함될 수 있습니다.

  3. 쿼리에 대한 지표를 보려면 Query monitoring(쿼리 모니터링) 탭을 선택합니다.

  4. 쿼리 모니터링 섹션에서 데이터베이스 성능을 선택하고 클러스터 지표를 선택합니다.

    선택한 시간 범위에 대해 다음 지표가 누적 막대 차트로 표시됩니다.

    • 계획 시간

    • 대기 시간

    • 커밋 시간

    • 실행 시간